• 제목/요약/키워드: 낙상감지시스템

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3축 가속도 센서 낙상 감지 시스템을 위한 낙상 특징 파라미터 추출 (Extraction of Fall-Feature Parameters for Fall Detection System Using 3-Axial Acceleration Sensor Data)

  • 임동하;박철호;유윤섭
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.393-395
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    • 2013
  • 현대 사회에는 의학기술의 발전과 생활수준 향상 등으로 고령자들이 증가하고 있다. 고령자들의 낙상은 심한 경우 사망에 까지 이를 수 있는 상당히 큰 위협이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 낙상을 감지하는 여러 가지 알고리즘과 하드웨어 시스템의 필요성이 증가 하고 있으며 국내외에서 낙상 감지 시스템의 연구 결과가 발표 되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템을 소개한다. 낙상 감지 시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 몇 가지의 파라미터를 계산하여 낙상을 판별한다. 제안된 시스템을 이용하여 최대 98.3%의 sensitivity와 94.7%의 specificity 결과 값을 얻었다.

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3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템 (Fall Detection System Using 3-Axial Acceleration)

  • 임동하;박철호;김상훈;유윤섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.356-358
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    • 2013
  • 본 논문은 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템의 3가지 알고리즘을 제안한다. 낙상감지시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 계산한 낙상 파라미터인 가속도 크기와 각도를 이용한다. 제안한 낙상감지시스템의 성능평가를 위해서 남자 2명과 여자 2명에 대해서 4가지 일상생활과 3가지 낙상상황에서 560개 데이터 값을 얻은 후에 3 가지의 알고리즘을 적용하여 최대 98.33%의 sensitivity와 94.37%의 specificity 결과를 얻었다.

움직임 벡터를 이용한 낙상 감지 시스템 (Fall Detection System Using Motion Vector)

  • 김상수;김선우;최연성
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.38-44
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    • 2016
  • 본 논문에서는 움직임 벡터를 이용한 낙상 감지 시스템에 관해 기술한다. 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 낙상 여부를 판단한다. 기존의 영상 기반 낙상 감지 시스템의 경우 특정 방향으로 낙상이 발생하는 경우에만 낙상 감지에 성공하였지만 제안 시스템의 경우 다양한 각도에서 낙상이 발생하여도 상황 판단이 가능하다는 장점이 있다. 실험을 위해서 150개의 상황을 연출하였으며, 약 85% ~ 97.1% 낙상 상황 판단 성공률을 보였다.

3축 가속도센서와 기울기 센서를 이용한 낙상감지시스템 개발 (The development of fall detection system using 3-axis acceleration sensor and tilt sensor)

  • 류정탁
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.19-24
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    • 2013
  • 고령화 사회에서는 노인의 신체적 취약성으로 인한 안전문제가 사회문제로 대두되고 있다. 판단, 상황대처 능력이 떨어진 노인은 체력과 균형감각 저하로 인하여 잦은 낙상을 경험한다. 낙상은 자칫 인명피해 및 골절, 유조직 손상 등을 유발 할 수 있으므로 빠른 응급대처가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 허리에 부착하여 일상적인 움직임에 대한 가속도의 변화 및 낙상이 발생하였을 때의 가속도의 변화를 측정하였다. 측정한 값을 이용하여 낙상 감지 시스템을 구현하였으며, 여러 가지 낙상 상황을 가정하여 낙상 검출 여부를 판별 하였다.

사물인터넷 기반의 낙상 감지 시스템 (Fall Detection System based Internet of Things)

  • 정필성;조양현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.2546-2553
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    • 2015
  • 낙상은 시간과 장소에 상관없이 언제든지 발생할 수 있으며 특히 65세 이상 고령자의 경우 사망에 까지 이를 수 있는 위험요소 중 하나이다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 스마트 헬스케어 서비스로서 낙상 감지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 센서로 동작하는 아두이노와 스마트 디바이스를 연동하여 낙상을 감지하기 위한 시스템을 제안한다. 스마트 센서의 가속도 센서 정보를 블루투스 저전력 기술을 이용하여 전송하면 스마트 디바이스가 이 정보를 가공 및 분석하여 낙상 상황을 판단한다. 스마트 센서와 스마트 디바이스를 이용한 사물인터넷 기반 낙상 감지 시스템은 활동성과 휴대성의 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다.

낙상사고 인식을 위한 시나리오 분석 및 시스템 설계 (Design and Analysis of Scenario for Falling-Accident Recognize)

  • 양승수;심재성;박석천
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.262-264
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    • 2013
  • 본 본문에서는 교통사고와 자살에 이어 사고 발생률이 높은 낙상사고에 대해 영상감지기기를 이용한 신속한 응급처치를 하기 위해 기존의 지능형 영상감지 시스템을 조사 및 분석하고 이를 토대로 낙상사고 시나리오 분석 및 상황코드를 정의하여 낙상사고인식 시스템을 설계하였다.

자이로센서를 이용한 낙상 방향 탐지 시스템 구현 (Implementation of Fall Direction Detector using a Single Gyroscope)

  • 문병현;류정탁
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.31-37
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    • 2016
  • 낙상은 응급상황이 발생한 노인에게는 적절한 시간이 응급처치가 요구되는 주요한 상태이다. 응급상황의 경우, 낙상의 발생과 낙상 방향은 초기 상태의 응급처치를 위한 중요한 정보로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 낙상의 발생과 방향을 정확히 판단하는 시스템을 구현하였다. 낙상과 방향을 감지하기 위하여 하나의 3축 자이로도센서(MPU-6050)를 사용하였다. 제안된 낙상 방향 알고리듬은 X와 Y축 가속도값을 사용하여 낙상여부와 앞, 뒤 좌,우 및 중간방향을 포함한 8개 낙상방향을 감지하였다. 제안된 시스템은 선택적인 가속도 임계값을 사용하여 97% 이상의 낙상과 낙상방향을 성공적으로 감지함을 보였다.

고령자 낙상에 의한 응급 상황의 4족 로봇 기반 알리미 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Robot-Based Alarm System of Emergency Situation Due to Falling of The Eldely)

  • 박철호;임동하;김남호;유윤섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.781-788
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    • 2013
  • 본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.

낙상사고 감지 시스템 구현 (Implementation of Fall Accident Detection System)

  • 주은수;임효경;이상민;박성익;전찬호;정영석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.461-462
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    • 2022
  • 최근 지속적인 출산율의 감소와 평균수명의 증가로 인하여, 대한민국의 초고령 사회는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 핵가족 형태가 보편화되며 1인 가구도 함께 늘고 있어서 홀로 사는 노인의 수 역시 증가하는 추세이다. 주거 공간에서 낙상사고와 같은 고령화 안전사고가 많이 발생하고 있다. 혼자 사는 독거노인들의 경우 사고 발생 즉시 대처가 가능한 보호자가 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MediaPipe를 이용한 낙상사고 감지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 MediaPipe를 이용해서 카메라를 통해 실시간으로 수신된 영상에서 사람을 인식하고, 자세 유형 분석을 통해 낙상사고 발생 여부를 판별하여 애플리케이션을 통해 보호자에게 현장 상황을 알려주는 시스템이다. 낙상사고가 발생했다면 보호자용 애플리케이션을 통해 사고 발생 알림 및 현장 사진을 보여준다. 이와 같은 기술을 활용하여 응급상황에 처한 노인을 빠르게 구조하며 독거노인의 생활안전사고 문제를 해결하는 데에 기여하고자 한다.

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기계학습 기반의 낙상 검출 (Machine Learning based Fall Detection)

  • 김인경;김대희;허성실;이재구
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.547-550
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    • 2020
  • 노인인구의 급증에 따라 노인 건강에 대한 관심이 증가하였고 노인 낙상을 발견하는 방법에 대한 관심도 함께 대두되기 시작하였다. 낙상 사고의 경우 낙상을 일으킨 원인보다 낙상이 제때 감지되지 않아 발생하는 이후의 상황이 더욱 심각한 결과를 초래한다. 따라서 낙상이 발생했을 때, 바로 낙상을 감지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 낙상 검출을 위한 방법이 존재하지만 그 중 착용이 쉽고 원격지에서 관찰 및 관리가 가능한 웨어러블(Wearable) 기기의 센서 데이터를 사용한 낙상 검출을 진행하였다. 본 논문에서는 머신 러닝 모델들을 사용해서 낙상 검출 성능 비교 및 적절한 모델을 제안한다. 기계 학습 기반의 모델인 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 실제 측정된 데이터에 낙상 검출 학습 능력을 정량화하였다. 또한, 모델의 입력 값에 적용한 데이터 분할, 전처리 및 특징 추출 방법을 통해서 효율적인 낙상 검출을 위한 기계학습 관점에서의 타당성을 판단하고자 한다.